为解决网络训练复杂度高的问题并改进语音情感特征提取,提出了基于双嵌套残差网络(DNResNet11)与通道注意残差网络(CRNet)的双支路特征提取模型。首先,设计了低复杂度的DN-ResNet11以高效提取语谱图的融合情感特征,提升情感识别率;然后...为解决网络训练复杂度高的问题并改进语音情感特征提取,提出了基于双嵌套残差网络(DNResNet11)与通道注意残差网络(CRNet)的双支路特征提取模型。首先,设计了低复杂度的DN-ResNet11以高效提取语谱图的融合情感特征,提升情感识别率;然后,结合多尺度引导滤波和局部二值模式(local binary pattern,LBP)算法对语谱图进行细节增强;最后,融合两组特征进行情感分类,形成双支路加权融合模型(weighted fusion model based on dual nested residual and channel residual network,WFDN_CRNet),进一步提升情感表征能力。在CASIA、EMO-DB、IEMOCAP等语音情感数据集上情感识别率分别达到94.58%、85.59%、65.72%,所提方法在情感识别率优于ResNet18等基准方法的同时,显著降低了计算成本,验证了模型的有效性。展开更多
针对现有时间维度波达方向(direction of arrival,DOA)估计方案中,时间调控速率受限导致目标信号频谱混叠的问题,提出了一种基于异步调控的DOA估计方法,该方法能够有效提升调控速率,进而提升信号处理的信号带宽。在不改变时间调控超表面...针对现有时间维度波达方向(direction of arrival,DOA)估计方案中,时间调控速率受限导致目标信号频谱混叠的问题,提出了一种基于异步调控的DOA估计方法,该方法能够有效提升调控速率,进而提升信号处理的信号带宽。在不改变时间调控超表面(time-varying metasurface,TVM)硬件约束的情况下,该方法利用单元状态会持续一段时间的性质,交错不同列单元的变化起始时间,在一个状态持续时间内获得了多个不同的响应。异步调控方法能够使TVM在受材料限制的情况下,等效增加虚拟多通道个数,提高DOA估计的精度。仿真结果验证了方法的有效性,相较于现有的同步调控方法,新方法在DOA估计性能上有了较大提升,能够逼近理论上的最优DOA估计结果。展开更多
由于电价政策复杂,执行环节多,监管难度大,电价执行错误现象时有发生,这不仅损害电力市场的公平性和效率,也影响电力企业的经济效益和用户的用电成本。提出了一种基于二次聚类的充电桩执行电价异常检测方法,首先进行电价执行异常分类及...由于电价政策复杂,执行环节多,监管难度大,电价执行错误现象时有发生,这不仅损害电力市场的公平性和效率,也影响电力企业的经济效益和用户的用电成本。提出了一种基于二次聚类的充电桩执行电价异常检测方法,首先进行电价执行异常分类及用电特征分析,其次通过K-means聚类算法剥离出电瓶车用户,进而在第二次聚类中采用含噪声应用的基于密度的空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法精确识别高价低接等更为复杂的违约情况。所提方法通过两次聚类分析,提高电价执行的准确性和效率,具有一定的理论意义和应用价值。展开更多
文摘为解决网络训练复杂度高的问题并改进语音情感特征提取,提出了基于双嵌套残差网络(DNResNet11)与通道注意残差网络(CRNet)的双支路特征提取模型。首先,设计了低复杂度的DN-ResNet11以高效提取语谱图的融合情感特征,提升情感识别率;然后,结合多尺度引导滤波和局部二值模式(local binary pattern,LBP)算法对语谱图进行细节增强;最后,融合两组特征进行情感分类,形成双支路加权融合模型(weighted fusion model based on dual nested residual and channel residual network,WFDN_CRNet),进一步提升情感表征能力。在CASIA、EMO-DB、IEMOCAP等语音情感数据集上情感识别率分别达到94.58%、85.59%、65.72%,所提方法在情感识别率优于ResNet18等基准方法的同时,显著降低了计算成本,验证了模型的有效性。
文摘针对现有时间维度波达方向(direction of arrival,DOA)估计方案中,时间调控速率受限导致目标信号频谱混叠的问题,提出了一种基于异步调控的DOA估计方法,该方法能够有效提升调控速率,进而提升信号处理的信号带宽。在不改变时间调控超表面(time-varying metasurface,TVM)硬件约束的情况下,该方法利用单元状态会持续一段时间的性质,交错不同列单元的变化起始时间,在一个状态持续时间内获得了多个不同的响应。异步调控方法能够使TVM在受材料限制的情况下,等效增加虚拟多通道个数,提高DOA估计的精度。仿真结果验证了方法的有效性,相较于现有的同步调控方法,新方法在DOA估计性能上有了较大提升,能够逼近理论上的最优DOA估计结果。
文摘由于电价政策复杂,执行环节多,监管难度大,电价执行错误现象时有发生,这不仅损害电力市场的公平性和效率,也影响电力企业的经济效益和用户的用电成本。提出了一种基于二次聚类的充电桩执行电价异常检测方法,首先进行电价执行异常分类及用电特征分析,其次通过K-means聚类算法剥离出电瓶车用户,进而在第二次聚类中采用含噪声应用的基于密度的空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法精确识别高价低接等更为复杂的违约情况。所提方法通过两次聚类分析,提高电价执行的准确性和效率,具有一定的理论意义和应用价值。
